(57)【要約】  ユーザーの心房細動の兆候を解析および同定するための心房細動検出システムは、少なくとも１つの拍動検出器により捕捉されたユーザーの心臓の活動に関連する少なくとも１つの生体信号を受信および処理し、その後、生体信号の少なくとも１つの拍動間隔シーケンスが心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を決定するように構成された少なくとも１つの分類器に、生体信号の少なくとも１つの拍動間隔シーケンスを構成する複数のシーケンスセグメントとして、上記処理された少なくとも１つの生体信号を送信するように構成された少なくとも１つのコンピュータデバイスを含む。２次元のローレンツプロットに基づき正規化したヒストグラムは、少なくとも１つの分類器、たとえば人工ニューラルネットワークに送信される。【選択図】図４
2019502437.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーの心房細動の兆候を解析および同定するための方法であって、前記方法が、
少なくとも１つの拍動検出器により捕捉された前記ユーザーの心臓の活動に関連する少なくとも１つの生体信号を少なくとも１つのコンピュータデバイスに送信するステップと、
前記生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれを一義的な反復可能ポイントで表すステップと、
前記生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれと直前の拍動との間の拍動間隔（ｉｎｔｅｒｂｅａｔ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）を計算するステップと、
前記生体信号の連続する拍動間隔からなる少なくとも１つの拍動間隔シーケンスを作成するステップと、
前記拍動間隔シーケンスを、前記拍動間隔シーケンスの連続する拍動間隔からなる既定の時間的長さの複数の有限のシーケンスセグメントに分割するステップと
各シーケンスセグメントにおいて、
前記拍動間隔シーケンスに関連するデータの分散を表す散布図を作成することにより、前記シーケンスセグメントを暗号化するステップと、
前記散布図の各特定の領域にプロットされたプロットポイントの量を表すヒストグラムを作成することにより、前記散布図を暗号化するステップと、
前記散布図のプロットポイントの合計で各ビンのビンカウントを除算することにより、前記ヒストグラムを正規化するステップと、
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスと選択的に通信する少なくとも１つの分類器に、前記正規化したヒストグラムを送信するステップと、
前記分類器を介して、前記シーケンスセグメントが心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を決定するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれを前記一義的な反復可能ポイントで表すステップが、前記生体信号の中で導関数の絶対最大値を有するポイントの１つを選択するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記既定の時間的長さの複数の有限のシーケンスセグメントに前記拍動間隔シーケンスを分割するステップが、それぞれ３０秒の長さを有する複数の有限のシーケンスセグメントに前記拍動間隔シーケンスを分割するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記散布図を作成することにより前記シーケンスセグメントを暗号化するステップが、２次元の散布図を作成することにより前記シーケンスセグメントを暗号化するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記２次元の散布図を作成することにより前記シーケンスセグメントを暗号化するステップが、さらに、
前記シーケンスセグメントの少なくとも１つの拍動間隔のそれぞれと直前の拍動間隔との間の拍動間隔の差異を計算するステップと、
３つの連続する拍動間隔の差異の無関係性を散布図上のプロットポイントとして暗号化するステップと
を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記２次元の散布図を作成することにより前記シーケンスセグメントを暗号化するステップが、２次元のローレンツプロットを作成することにより前記シーケンスセグメントを暗号化するステップをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ヒストグラムを作成するステップが、既定のビンの幅をそれぞれ有する、既定の数のビンを含むヒストグラムを作成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
それぞれが１５０ミリ秒のビンの幅を有する、４９個のビンを含むヒストグラムを作成するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの分類器に前記正規化したヒストグラムを送信するステップが、前記正規化したヒストグラムを解析するために訓練された少なくとも１つの人工ニューラルネットワークに前記正規化したヒストグラムを送信するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記シーケンスセグメントが心房細動のリズムまたは非心房細胞のリズムである確率を、分類器を介して決定するステップが、
前記分類器により、前記シーケンスセグメントが心房細動のリズムである確率が、前記シーケンスセグメントが非心房細動のリズムである確率よりも相対的に大きいと決定されると、前記シーケンスセグメントが心房細動のリズムであると結論付けるステップと、
前記分類器により、前記シーケンスセグメントが非心房細動のリズムである確率が、前記シーケンスセグメントが心房細動のリズムである確率よりも相対的に大きいと決定されると、前記シーケンスセグメントが非心房細動のリズムであると結論付けるステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
ユーザーの心房細動の兆候を解析および同定するための方法であって、前記方法が、
少なくとも１つの拍動検出器により捕捉された前記ユーザーの心臓の活動に関連する少なくとも１つの生体信号を少なくとも１つのコンピュータデバイスに送信するステップと、
前記生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれを一義的な反復可能ポイントで表すステップと、
前記生体信号の前記少なくとも１つの拍動のそれぞれと直前の拍動との間の拍動間隔を計算するステップと、
前記生体信号の連続する拍動間隔からなる少なくとも１つの拍動間隔シーケンスを作成するステップと、
前記拍動間隔シーケンスを、前記拍動間隔シーケンスの連続する拍動間隔からなる既定の時間的長さの複数の有限のシーケンスセグメントに分割するステップと
各シーケンスセグメントにおいて、
前記シーケンスセグメントの少なくとも１つの拍動間隔のそれぞれと直前の拍動間隔との間の拍動間隔の差異を計算するステップと、
３つの連続する拍動間隔の差異の無関係性を散布図上のプロットポイントとして暗号化するステップと、
前記散布図の各特定の領域にプロットされたプロットポイントの量を表すヒストグラムを作成することにより、前記散布図を暗号化するステップであって、前記ヒストグラムが、それぞれが既定のビンの幅を有する既定の数のビンを含む、ステップと、
前記散布図のプロットポイントの合計で各ビンのビンカウントを除算することにより、前記ヒストグラムを正規化するステップと、
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスと選択的に通信する少なくとも１つの分類器に前記正規化したヒストグラムを送信するステップと、
前記分類器を介して、シーケンスセグメントが心房細動のリズムまたは非心房細胞のリズムである確率を決定するステップと
を含む、方法。
【請求項１２】
ユーザーの心房細動の兆候を解析および同定するための心房細動検出システムであって、前記システムが、
少なくとも１つの拍動検出器により捕捉された前記ユーザーの心臓の活動に関連する少なくとも１つの生体信号を受信および処理し、その後、前記処理された少なくとも１つの生体信号を、前記生体信号が心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を決定するために構成された少なくとも１つの分類器に送信するように構成された、少なくとも１つのコンピュータデバイスを含み、
前記少なくとも１つの拍動検出器から少なくとも１つの生体信号を受信すると、前記少なくとも１つのコンピュータデバイスが、さらに、
前記生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれを一義的な反復可能ポイントで表し、
前記生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれと直前の拍動との間の拍動間隔を計算し、
前記生体信号の連続する拍動間隔からなる少なくとも１つの拍動間隔シーケンスを作成し、
前記拍動間隔シーケンスを、前記拍動間隔シーケンスの連続した拍動間隔からなる既定の時間的長さの複数の有限のシーケンスセグメントに分割し、
各シーケンスセグメントにおいて、
前記拍動間隔シーケンスに関連するデータの分散を表す散布図を作成することにより、前記シーケンスセグメントを暗号化し、
前記散布図の各特定の領域にプロットされたプロットポイントの量を表すヒストグラムを作成することにより、前記散布図を暗号化し、
前記散布図のプロットポイントの合計で各ビンのビンカウントを除算することにより、前記ヒストグラムを正規化し、
前記少なくとも１つのコンピュータデバイスと選択的に通信する少なくとも１つの分類器に、前記正規化したヒストグラムを送信し、
前記シーケンスセグメントが心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を、分類器を介して決定する
ように構成されている、システム。
【請求項１３】
前記生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれを一義的な反復可能ポイントで表しつつ、前記コンピュータデバイスが、前記生体信号の中で導関数の絶対最大値を有するポイントの１つを選択するようにさらに構成されている、請求項１２に記載の心房細動検出システム。
【請求項１４】
前記シーケンスセグメントが、それぞれ３０秒の長さを有する、請求項１２に記載の心房細動検出システム。
【請求項１５】
各シーケンスセグメントに関して、前記コンピュータデバイスが、さらに、
前記シーケンスセグメントの少なくとも１つの拍動間隔のそれぞれと直前の拍動間隔との間の拍動間隔の差異を計算し、
３つの連続する拍動間隔の差異の無関係性を前記散布図上のプロットポイントとして暗号化する
ように構成されている、請求項１２に記載の心房細動検出システム。
【請求項１６】
前記ヒストグラムが、既定の数のビンを含む３次元のヒストグラムであり、前記ビンがそれぞれ既定のビンの幅を有する、請求項１２に記載の心房細動検出システム。
【請求項１７】
前記ヒストグラムが、４９個のビンを含み、各ビンが、１５０ミリ秒のビンの幅を有する、請求項１６に記載の心房細動検出システム。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの分類器が、前記正規化したヒストグラムを解析するために訓練された人工ニューラルネットワークである、請求項１２に記載の心房細動検出システム。
【請求項１９】
前記人工ニューラルネットワークが、前記分類器の性能を最適化するため、正規化線形ユニットの隠れネットワーク（ｈｉｄｄｅｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、出力ニューロン用のソフトマックス活性化関数、ならびにドロップアウトおよび重み上限の正規化を使用する、請求項１８に記載の心房細動検出システム。
【請求項２０】
前記少なくとも１つの拍動検出器が心電図の装置である、請求項１２に記載の心房細動検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本願は、２０１５年１２月７日に出願されたスペインの特許出願番号Ｐ２０１５３１７７５号の出願日に付与された優先権を主張する。上記の出願の内容は、本明細書中参照として援用されている。
【背景技術】
【０００２】
本願の主題は、概して心房細動、より具体的には心房細動の兆候を解析および同定するために構成された心房細動検出システムおよび関連する使用方法に関する。
【０００３】
本出願人（ら）は、本願で引用または参照されているあらゆる特許および特許公報を参照として本明細書中に援用している。
【０００４】
背景技術として、心房細動（「ＡＦ」）は、急速かつ不規則な拍動を特徴とする異常な心調律であり、多くの場合、短時間の異常な拍動として始まるが、時間とともにより長く、おそらく一定となる。ＡＦは、心不全、認知症、および脳卒中のリスクの増大に関連する。これは、最上級ではないにせよ、最も一般的な持続性の不整脈の１つであり、患者の年齢に伴い罹患率が上昇し、４０〜５０代では０．５％であるが、８０代では５〜１５％となる。多くの場合、女性よりも男性が罹患する。ＡＦを発症する生涯リスクは、４０歳に達している患者では約２５％である。
【０００５】
ＡＦは、通常、短くまれなエピソードから、より長くより頻繁な発作へと進行する。不整脈の症状および持続に基づき、臨床的に異なる種類のＡＦが区別されている。発作性ＡＦは、通常４８時間より短い自己終端型エピソードエピソードからなる。持続性ＡＦは、ＡＦのエピソードが７日より長く続くか、または除細動（薬または電気のいずれか）による終端を必要とする場合に存在する。ＡＦが１年超持続している場合、長期持続性ＡＦとされる。永続性ＡＦは、不整脈の存在が患者および医師の両者によって容認される場合、存在するとされている。一般論として、患者は通常、発作性ＡＦと診断されるが、時間の経過と共に、発作性ＡＦは持続型のＡＦへと発展する。発作性ＡＦ再発の分布は、ランダムではなく、クラスター化されており、ＡＦの負荷（ＡＦを伴う時間およびＡＦを伴わない時間の割合）は、個々の患者で数か月からさらには数年にわたり、顕著に変動し得る。無症候性ＡＦ（無症状のＡＦ）は、初回症状が持続性か発作性かに関わらず、症候性の患者であっても一般的なものである。
【０００６】
急速かつ不規則な心拍は、動悸または運動不耐性と認識される場合があり、場合によっては胸の狭心痛をもたらし得る（早い心拍が虚血をもたらす場合）。他の起こりうる症状として、息切れまたは腫脹などのうっ血性の症状が挙げられる。不整脈は、場合により、脳卒中または一過性脳虚血発作（「ＴＩＡ」）の発症時に初めて同定される。さらには、ＡＦエピソードは、自己終端型であり得て、新規エピソードの引き金となる状況は容易に予測可能なものではない。このように、ＡＦは大抵の場合症状を引き起こさないため、通常の理学的検査またはＥＣＧから初めてＡＦに気づくことは、患者にとってめずらしいことではない。連続７日間のＥＣＧのモニタリングは、ＡＦ患者の約７０％で不整脈を実証し得ることが推定されている。これらの長期間のＥＣＧシグナルを処理するために、リアルタイムまたはオフラインでの、ＡＦの検出アルゴリズムが必要とされている。よって、この疾患を有効に制御するために当該患者を迅速に診断かつ治療できるように、可能な限り早くかつ正確にＡＦの兆候を検出できる（すなわちＡＦのリズムと非ＡＦのリズムとの間を区別することができる）システムおよび方法が必要とされている。
【０００７】
本発明の態様は、これらの必要性を満たしており、さらに以下の概要に記載されている関連する利点を提供する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の態様は、以下に記載される例示的な利点を生じる構築物および用途における特定の利点を教示するものである。
【０００９】
本発明は、心房細動検出システムを提供することにより上述の課題を解決し、ユーザーの心房細動の兆候を解析および同定するために、関連する使用方法を開示する。少なくとも１つの実施形態では、本システムは、少なくとも１つの拍動検出器により捕捉されたユーザーの心臓の活動に関連する少なくとも１つの生体信号を受信および処理し、その後、生体信号の少なくとも１つの拍動間隔シーケンスが心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を決定するように構成された少なくとも１つの分類器に、生体信号の少なくとも１つの拍動間隔シーケンスを構成する複数のシーケンスセグメントとして、上記処理された少なくとも１つの生体信号を送信するように構成された少なくとも１つのコンピュータデバイスを含む。少なくとも１つの拍動検出器から少なくとも１つの生体信号を受信すると、少なくとも１つのコンピュータデバイスは、生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれを一義的な反復可能ポイントで表すようにさらに構成されている。生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれと直前の拍動との間の拍動間隔を計算する。生体信号の連続する拍動間隔からなる、少なくとも１つの拍動間隔シーケンスを作成する。この拍動間隔シーケンスを、拍動間隔シーケンスの連続する拍動間隔からなる、既定の時間的長さの複数の有限のシーケンスセグメントに分割する。各シーケンスセグメントに関して、上記シーケンスセグメントを、拍動間隔シーケンスに関連するデータの分散を表す散布図を作成することにより、暗号化する。散布図を、散布図の各特定の領域にプロットされたプロット点の量を表すヒストグラムを作成することにより暗号化する。ヒストグラムを、散布図のプロット点の合計で各ビンのビンカウントを除算することにより、正規化する。正規化したヒストグラムを、少なくとも１つのコンピュータデバイスと選択的に通信する少なくとも１つの分類器に送信し、上記シーケンスセグメントが心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を決定する。
【００１０】
本発明の他の特徴および利点は、添付の図面と組み合わせて以下のより詳細な説明から明らかとなる。これらは単なる例として、本発明の態様の原則を例示するものである。
【００１１】
添付の図面は本発明の態様を例示している。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】少なくとも１つの実施形態に係る、例示的な心房細動検出システムの単純化した概略図である。
【図２】少なくとも１つの実施形態に係る、心房細動の兆候を解析および同定するための例示的な方法の流れ図である。
【図３Ａ】少なくとも１つの実施形態に係る、例示的な心房細動検出システムの少なくとも１つの拍動検出器により捕捉された例示的な生体信号の概略である。
【図３Ｂ】少なくとも１つの実施形態に係る、例示的な拍動間隔シーケンスの例示である。
【図４】少なくとも１つの実施形態に係る、２次元のグラフにプロットした、例示的な拍動間隔シーケンスのシーケンスセグメントの例示的なローレンツプロットの例示である。
【図５】少なくとも１つの実施形態に係る、３次元のグラフにプロットした、図４Ａ〜４Ｃそれぞれのシーケンスセグメントの例示的なヒストグラムの例示である。
【図６】少なくとも１つの実施形態に係る、図５Ａ〜５Ｃそれぞれの正規化したヒストグラムの例示的なマトリックス図の例示である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
上述の図面は、例示的な実施形態のうちの少なくとも１つにおける本発明の態様を例示しており、これらは以下の説明でさらに詳細に定義されている。異なる図面で同一の数字により言及されている本発明の特徴、要素、および態様は、１つまたは複数の実施形態に係る同一、等価、または同様の特徴、要素、または態様を表している。
【００１４】
詳細な説明
図１に着目すると、例示的な心房細動システム２０の単純化した概略図が示されている。システム２０は、少なくとも１つの実施形態において、心電図（「ＥＣＧ」）装置、たとえば、ユーザーの心臓の活動（すなわちユーザーの心臓の電気的活動）に関連する生体信号のデータを得るように配置および構成された心電図（「ＥＣＧ」）装置（本明細書中記載される機能を実質的に実行できる、現在既知のまたはその後に開発された他のいずれかの種類の装置、センサーまたはそれらの組み合わせを、代わりに使用してもよい）などの少なくとも１つの拍動検出器２４により得られた選択データを受信および処理するように構成された少なくとも１つのコンピュータデバイス２２を提供する。よって、少なくとも１つの実施形態では、コンピュータデバイス２２は、拍動検出器２４と選択的に通信している。少なくとも１つの実施形態では、コンピュータデバイス２２および拍動検出器２４は、一体かつ同一であり、よって、本明細書中使用されるこれら用語は互いに互換可能であることが意図されている。さらに少なくとも１つの実施形態では、人工ニューラルネットワーク（「ＡＮＮ」）、たとえば（本明細書中記載される機能を実質的に実行できる、現在既知のまたはその後に開発された他のいずれかの種類の装置、システム、またはそれらの組み合わせを、代わりに使用してもよい）人工ニューラルネットワーク（「ＡＮＮ」）などの少なくとも１つの分類器２６が、コンピュータデバイス２２と選択的に通信しており、以下に詳細に論述されているように、少なくとも１つの拍動検出器２４により得られ、コンピュータデバイス２２により処理された前記データを解析するように構成されている。少なくとも１つの実施形態では、コンピュータデバイス２２および分類器２６は、同様に一体かつ同一であってもよく、よって、本明細書中使用されるこれら用語は互いに互換可能であることが意図されている。さらに、少なくとも１つの実施形態では、少なくとも１つのデータ記憶装置２８が、コンピュータデバイス２２と選択的に通信しており、以下にさらに論述されているように特定の他のデータと共に、拍動検出器２４により得られ、コンピュータデバイス２２により処理され、および分類器２６により解析されたデータを記憶するように構成されている。少なくとも１つの実施形態では、コンピュータデバイス２２およびデータ記憶装置２８は、同様に一体かつ同一であり、よって、本明細書中使用されるこれら用語は互いに互換可能であることが意図されている。
【００１５】
最初に、少なくとも１つのコンピュータデバイス２２、少なくとも１つの拍動検出器２４、少なくとも１つの分類器２６、および少なくとも１つのデータ記憶装置２８のそれぞれの間の通信は、現在既知のまたはその後に開発された任意の有線または無線に基づく通信プロトコル（またはプロトコルの組み合わせ）を使用して達成され得ることに留意されたい。よって、本発明は、特定の例示的なプロトコルが例示的な目的のために本明細書中で言及される場合であっても、いずれか１種類の特定の通信プロトコルに限定されると読みとられるべきではない。また、用語「コンピュータデバイス」は、本明細書中記載される機能を実質的に実行できる、現在既知のまたはその後に開発されたいずれかの種類のコンピュータデバイスまたは電子デバイス、たとえばデスクトップコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、携帯電話端末、ゲーム機器、ウェアラブルデバイスなどを含むことが意図されていることに留意されたい。また、システム２０は、特定の例示的なデバイスが例示的な目的のために本明細書中で言及または示されている場合であっても、いずれか１種類の特定のコンピュータデバイスまたは電子デバイスで使用することに限定されると読み取られるべきではない。
【００１６】
引き続き図１を参照すると、少なくとも１つの実施形態では、少なくとも１つの拍動検出器２４は、たとえば、少なくとも、内容が本明細書中参照として援用されている米国特許出願公開公報第２０１３／０３３８４７２号に記載されるように、ユーザーが身につけた衣類または他のアクセサリーなどのウェアラブルデバイスに配置されている。さらなる実施形態では、少なくとも１つの拍動検出器２４は、現在既知のまたはその後に開発された他のいずれかの手段を使用して、適宜、ユーザーと接触（または近接）して配置されていてもよい。また、さらなる実施形態では、少なくとも１つの拍動検出器２４は、本明細書中記載される機能性を実質的に実行できる、現在既知のまたはその後に開発された他のいずれかの種類のデバイス、センサー、またはそれらの組み合わせであってもよい。少なくとも１つの実施形態では、コンピュータデバイス２２はまた、ユーザーと取り外し可能に、すなわちユーザーの身体と直接係合することができるか、またはユーザーが身につけた衣類もしくは他のアクセサリーなどのウェアラブルデバイスと係合することができる。少なくとも１つのこのような実施形態では、拍動検出器２４は、コンピュータデバイス２２の中に配置されている。代替的な実施形態では、コンピュータデバイス２２は、他の場所、すなわちユーザーに対してなおも局所的にもしくは遠隔に配置されるか、またはさらには分割して配置されており、この場合コンピュータデバイス２２で実行される機能的な要素の一部はユーザーに局所的であり、その他の要素は遠隔のコンピュータのワークステーションで実行されている。
【００１７】
少なくとも１つの実施形態では、コンピュータデバイス２２は、本明細書中記載されるように、心房細動の兆候を解析および同定するための例示的な方法を実行するのに必要なハードウェアおよびソフトウェアを含む。さらに、少なくとも１つの実施形態では、コンピュータデバイス２２は、本明細書中記載されるように、心房細動の兆候を解析および同定する例示的な方法を実行するために、互いと協力して選択的に作動する複数のコンピュータデバイスを含む。少なくとも１つの実施形態では、コンピュータデバイス２２は、コンピュータデバイス２２上のメモリ３２に局所的に存在するユーザアプリケーション３０を提供し、ユーザアプリケーション３０は、以下にさらに論述されているように、少なくとも１つの拍動検出器２４および分類器２６のそれぞれと選択的に通信するように構成されている。用語「メモリ」は、ローカルハードドライブ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、セキュアデジタル（「ＳＤ」）カード、外部記憶装置、ネットワークまたはクラウドストレージデバイス、集積回路などの、現在既知のまたはその後に開発された任意の種類の電子記憶媒体（または記憶媒体の組み合わせ）を含むように意図されていることに留意されたい。少なくとも１つの実施形態では、コンピュータデバイス２２は、以下に詳細に論述されているように、心房細動のデータを表示させるように構成された少なくとも１つのディスプレイスクリーン３４を提供する。少なくとも１つのこのような実施形態では、ディスプレイスクリーン３４はタッチスクリーンである。
【００１８】
使用する際に、少なくとも１つの実施形態では、システム２０は、ユーザー／患者の心房細動の兆候を解析および同定でき、特に、ユーザーの心臓の活動に関連する生体信号３６に含まれる情報（たとえばＥＣＧのシーケンスなど）を使用して、ＡＦのリズムと非ＡＦのリズムとの間を区別することができる。少なくとも１つの実施形態では、図２の流れ図に例示され、および図３Ａの例示的な概略図にさらに例示されるように、ユーザーの心臓の活動に関連する生体信号３６は、少なくとも１つの拍動検出器２４により捕捉され（２０２）、コンピュータデバイス２２のユーザーアプリケーション３０に送信される（２０４）。拍動検出器２４がＥＣＧセンサーなどである少なくとも１つのこのような実施形態では、拍動検出器２４は、ＥＣＧの生のデータを検知し、生体信号３６としてコンピュータデバイス２２に送信する。少なくとも１つの実施形態では、ユーザーアプリケーション３０は、生体信号３６の少なくとも１つの拍動３８のそれぞれを一義的な反復可能ポイント４０で表す（２０６）。少なくとも１つのこのような実施形態では、ユーザーアプリケーション３０は、生体信号３６の中で導関数の絶対最大値を有するポイント４０を選択する。少なくとも１つのさらなる実施形態では、たとえばＲピーク値または最大の負／正の導関数の値などの他の反復可能ポイント４０を、ユーザーアプリケーション３０により選択することができる。
【００１９】
引き続き図２および３Ａを参照すると、少なくとも１つの実施形態では、ユーザーアプリケーション３０は、生体信号３６の少なくとも１つの拍動３８（「ｔｎ」）のそれぞれと、直前の拍動３８（「ｔｎ−１」）との間の拍動間隔４２（「ＲＲｎ」）を計算する（２０８）。少なくとも１つのこのような実施形態では、ユーザーアプリケーション３０は、以下の式ＲＲｎ＝ｔｎ−ｔｎ−１を使用する。式中、ｔｎは、現在の拍動３８ｎのタイムスタンプを表す。少なくとも１つの実施形態では、生体信号３６を平滑化する処理、またはいずれかの異所的な活動を取り除く処理は行われていない。
【００２０】
引き続き図２および３Ａを参照すると、図３Ｂにさらに例示されているように、少なくとも１つの実施形態では、ユーザーアプリケーション３０は、生体信号３６の連続する拍動間隔４２からなる少なくとも１つの拍動間隔シーケンス４３を作成する（２１０）。少なくとも１つの実施形態では、ユーザーアプリケーション３０は、拍動間隔シーケンス４３を、拍動間隔シーケンス４３および次の生体信号３６の連続する拍動間隔４２からなる、既定の時間的長さＬの複数の有限のシーケンスセグメント４４に分割する（２１２）。たとえば、例示的な実施形態では、各シーケンスセグメント４４は、３０秒の長さＬを有する。しかしながらさらなる実施形態では、本発明の趣旨または範囲を逸脱することなくこの状況で適切と思われる他のいずれかの長さＬを、代わりに使用してもよい。次に、ユーザーアプリケーション３０は、拍動間隔シーケンス４３に関連するデータの分散を表す２次元の散布図４６を作成することにより各シーケンスセグメント４４を暗号化する。
【００２１】
もう少し詳細に続けて図２を参照すると、少なくとも１つの実施形態では、ユーザーアプリケーション３０は、シーケンスセグメント４４の各拍動間隔４２（「ＲＲｎ＋１」）と直前の拍動間隔４２（「ＲＲｎ」）との間の拍動間隔の差異（「ΔＲＲｎ」）を計算する（２１４）。少なくとも１つのこのような実施形態では、ユーザーアプリケーション３０は、以下の式：ΔＲＲｎ＝ＲＲｎ＋１−ＲＲｎを使用する。少なくとも１つの実施形態では、ユーザーアプリケーション３０は、次に、対で定義されたポイント（ΔＲＲｎ，ΔＲＲｎ＋１）である、３つの連続する拍動間隔の差異の無関係性を散布図４６上のプロットポイント４８として暗号化する（２１６）。少なくとも１つのこのような実施形態では、図４Ａ〜４Ｃに例示されるように、散布図４６は、ローレンツプロットである。たとえば、３つの連続する拍動間隔の差異が非常に類似している場合、対応するプロットポイント４８は散布図４６上で（０，０）近くであり；３つの連続する拍動間隔の差異が短い―中程度―長いシーケンスでは、プロットポイント４８は、散布図４６の第１象限５０にあり；３つの連続する拍動間隔の差異が長い―短い―長いシーケンスでは、プロットポイント４８は、散布図４６の第２象限５２にあり；３つの連続する拍動間隔の差異が長い―中程度―短いシーケンスでは、プロットポイント４８は散布図４６の第３象限５４にあり；３つの連続する拍動間隔の差異が短い―長い―短いシーケンスでは、プロットポイント４８は散布図４６の第４象限５６にある。例示的な目的のため、図４Ａは、約３０秒の長さＬを有し、非ＡＦの洞調律（ｓｉｎｕｓａｌ  ｒｈｙｔｈｍ）を含むシーケンスセグメント４４を表す例示的な散布図４６を表し、図４Ｂは、約３０秒の長さＬを有し、異所性の拍動を伴う非ＡＦの洞調律を含むシーケンスセグメント４４を表すさらに例示的な散布図４６を表し、図４Ｃは、約３０秒の長さＬを有し、心房細動のリズムを含むシーケンスセグメント４４を表すなおさらに例示的な散布図を表す。さらなる実施形態では、現在既知のまたは後に開発されたシーケンスセグメント４４の分散または散布図４６を作成する他のいずれかの方法を、当該方法が本明細書中記載される機能を実質的に実行できる限り、代わりに使用してもよいことに留意されたい。
【００２２】
引き続き図２を参照すると、少なくとも１つの実施形態では、ユーザーアプリケーション３０は、次に、散布図４６の各特定の領域にプロットされたプロットポイント４８の量を表すヒストグラム５８（２次元または３次元のいずれか）を作成することにより、各散布図４６を暗号化する（２１８）。少なくとも１つの実施形態では、ヒストグラム５８は、既定の数のビン６０を含み、ビン６０は、それぞれ、既定のビンの幅Ｗを有する。少なくとも１つのこのような実施形態では、ヒストグラム５８は、４９個のビン６０を含み、各ビン６０は１５０ミリ秒（「ｍｓ」）のビンの幅Ｗを有する。さらに、少なくとも１つのこのような実施形態では、ビン６０は、マトリックス、たとえばそれぞれが図４Ａ〜Ｃの続きである図５〜５Ｃに例示されるように、ヒストグラム５８が４９個のビン６０を含む７×７のマトリックスに配置されている。代替的な実施形態では、ビン６０は、１つの配列、たとえば、ヒストグラム５８が４９個のビン６０を含む４９の整数のアレイなどの、アレイ状に配置されている。さらなる実施形態では、本発明の趣旨または範囲を逸脱することなくこの状況に適すると思われる他のいずれかの数のビン６０および／またはビンの幅Ｗに置き換えてもよい。
【００２３】
引き続き図２を参照すると、少なくとも１つの実施形態では、次にユーザーアプリケーション３０は、それぞれが図４Ａ〜４Ｃおよび図５Ａ〜Ｃの続きである図６Ａ〜６Ｃに例示されるように、散布図４６内のプロットポイント４８の合計で各ビン６０のビンカウントを除算することにより、ヒストグラム５８を正規化する（２２０）。正規化したヒストグラム６２は、拍動間隔シーケンス４３のシーケンスセグメント４４を構成する連続する拍動間隔４２の拍動間隔の差異のシーケンスを表す。少なくとも１つの実施形態では、ユーザーアプリケーション３０は、少なくとも１つの分類器２６に、正規化したヒストグラム６２を送信し（２２２）、次に正規化したヒストグラム６２を解析して、拍動間隔シーケンス４３（および次に関連する生体信号３６の一部）のシーケンスセグメント４４が心房細動のリズムまたは非ＡＦのリズムである確率を決定する（２２４）。少なくとも１つの実施形態では、分類器２６により、シーケンスセグメント４４が心房細動のリズムである確率が、シーケンスセグメント４４が非ＡＦのリズムである確率よりも相対的に大きいと決定される場合、ユーザーアプリケーション３０は、シーケンスセグメント４４が心房細動のリズムであると結論付ける（２２６）。同様に、分類器２６により、シーケンスセグメント４４が非ＡＦのリズムである確率が、シーケンスセグメント４４が心房細動のリズムである確率よりも相対的に大きいと決定される場合、ユーザーアプリケーション３０は、シーケンスセグメント４４が非ＡＦのリズムであると結論付ける（２２８）。
【００２４】
上述のように、少なくとも１つの実施形態では、分類器２６は人工ニューラルネットワーク（「ＡＮＮ」）である。さらに、分類器２６は、上述の方法を行う前に訓練されていなければならない。少なくとも１つのこのような実施形態では、分類器２６は、たとえばＭＩＴ−ＢＩＨ心房細動データベース（Ａｔｒｉａｌ  Ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ  Ｄａｔａｂａｓｅ）（「ＡＦＤＢ」）および／またはＭＩＴ−ＢＩＨ  不整脈データベース（Ａｒｒｈｙｔｈｍｉａ  Ｄａｔａｂａｓｅ）（「ＭＩＴＤＢ」）などの、可能性のあるリズムの全母集団を実質的に表す、拍動間隔シーケンス４３の十分な数のラベル付けされた例のデータベースを含むか、またはこのデータベースへアクセスし、それによって分類器２６は決定を管理する規程を自動的に学習する。少なくとも１つの実施形態では、ＡＮＮは、分類器２６の性能を最適化するため、正規化線形ユニット（「ＲｅＬＵ」）の隠れネットワーク（ｈｉｄｄｅｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、出力ニューロン用のソフトマックス活性化関数、ならびにドロップアウトおよび重み上限の正規化を使用する。しかしながら、さらなる実施形態では、現在既知のまたはその後に開発された他のいずれかの種類のＡＮＮおよび／またはＡＮＮの修正版を代わりに使用してもよい。さらなる実施形態では、ＡＮＮではなくて、分類器２６は、本明細書中記載される機能を実質的に実行できる、現在既知のまたはその後に開発された他のいずれかの種類のデバイス、システム、またはそれらの組み合わせを含み得る。
【００２５】
よって、少なくとも一実施形態では、分類器２６は、生体信号３６の拍動間隔シーケンス４３の３０秒のシーケンスセグメント４４に含まれる情報を使用して、ＡＦのリズムと非ＡＦのリズムとの間を区別することができる。結果として、少なくとも１つのこのような実施形態では、検出したすべての拍動を考慮すべきであり、ＡＦのリズムと潜在的に混同され得る異所性の拍動を排除するための、形態学上の評価は必要とされない。この方法では、システム２０は、埋め込み可能もしくは外部の心臓モニター、またはＨｏｌｔｅｒ解析ソフトウェアなどのオフラインの解析プラットフォームなどの、拍動検出を行ういずれかの拍動解析システム（ＥＣＧ解析システム）に統合することができる。
【００２６】
また、本明細書の態様は以下のように記載されてもよい。
【００２７】
付記項１：ユーザーの心房細動の兆候を解析および同定するための方法であって、前記方法が、
少なくとも１つの拍動検出器により捕捉された前記ユーザーの心臓の活動に関連する少なくとも１つの生体信号を少なくとも１つのコンピュータデバイスに送信するステップと、
前記生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれを一義的な反復可能ポイントで表すステップと、
前記生体信号の前記少なくとも１つの拍動のそれぞれと直前の拍動との間の拍動間隔（ｉｎｔｅｒｂｅａｔ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）を計算するステップと、
前記生体信号の連続する拍動間隔からなる少なくとも１つの拍動間隔シーケンスを作成するステップと、
前記拍動間隔シーケンスの連続する拍動間隔からなる既定の時間的長さの複数の有限のシーケンスセグメントに前記拍動間隔シーケンスを分割するステップと、
各シーケンスセグメントにおいて、
前記拍動間隔シーケンスに関連するデータの分散を表す散布図を作成することにより、前記シーケンスセグメントを暗号化するステップと、
前記散布図の各特定の領域にプロットされたプロットポイントの量を表すヒストグラムを作成することにより、前記散布図を暗号化するステップと、
前記散布図のプロットポイントの合計で各ビンのビンカウントを除算することにより、前記ヒストグラムを正規化するステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスと選択的に通信する少なくとも１つの分類器に、前記正規化したヒストグラムを送信するステップと、
前記分類器を介して、前記シーケンスセグメントが心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を決定するステップと
を含む、方法。
【００２８】
付記項２：生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれを前記一義的な反復可能ポイントで表すステップが、前記生体信号の中で導関数の絶対最大値を有するポイントの１つを選択するステップをさらに含む、付記項１に記載の方法。
【００２９】
付記項３：前記既定の時間的長さの複数の有限のシーケンスセグメントに前記拍動間隔シーケンスを分割するステップが、３０秒の長さをそれぞれ有する複数の有限のシーケンスセグメントに拍動間隔シーケンスを分割するステップをさらに含む、付記項１〜２に記載の方法。
【００３０】
付記項４：前記散布図を作成することにより前記シーケンスセグメントを暗号化するステップが、２次元の散布図を作成することにより前記シーケンスセグメントを暗号化するステップをさらに含む、付記項１〜３に記載の方法。
【００３１】
付記項５：前記２次元の散布図を作成することにより前記シーケンスセグメントを暗号化するステップが、さらに、
前記シーケンスセグメントの少なくとも１つの拍動間隔のそれぞれと直前の拍動間隔との間の拍動間隔の差異を計算するステップと、
３つの連続する拍動間隔の差異の無関係性を散布図上のプロットポイントとして暗号化するステップと
を含む、付記項１〜４に記載の方法。
【００３２】
付記項６：前記２次元の散布図を作成することにより前記シーケンスセグメントを暗号化するステップが、２次元のローレンツプロットを作成することにより前記シーケンスセグメントを暗号化するステップをさらに含む、付記項１〜５に記載の方法。
【００３３】
付記項７：前記ヒストグラムを作成することにより散布図を暗号化するステップが、前記散布図の各特定の領域にプロットされたプロットポイントの量を表す２次元のヒストグラムを作成するステップをさらに含む、付記項１〜６に記載の方法。
【００３４】
付記項８：前記ヒストグラムを作成することにより散布図を暗号化するステップが、前記散布図の各特定の領域にプロットされたプロットポイントの量を表す３次元のヒストグラムを作成するステップをさらに含む、付記項１〜７に記載の方法。
【００３５】
付記項９：前記ヒストグラムを作成するステップが、それぞれが既定のビンの幅を有する、既定の数のビンを含むヒストグラムを作成するステップをさらに含む、付記項１〜８に記載の方法。
【００３６】
付記項１０：それぞれが１５０ミリ秒のビンの幅を有する、４９個のビンを含むヒストグラムを作成するステップをさらに含む、付記項１〜９に記載の方法。
【００３７】
付記項１１：マトリックスに前記ビンを配置するステップをさらに含む、付記項１〜１０に記載の方法。
【００３８】
付記項１２：前記ビンをアレイに配置するステップをさらに含む、付記項１〜１１に記載の方法。
【００３９】
付記項１３：前記少なくとも１つの分類器に正規化したヒストグラムを送信するステップが、前記正規化したヒストグラムを解析するように訓練した少なくとも１つの人工ニューラルネットワークに、前記正規化したヒストグラムを送信するステップをさらに含む、付記項１〜１２に記載の方法。
【００４０】
付記項１４：シーケンスセグメントが前記心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を、分類器を介して決定するステップが、分類器により、シーケンスセグメントが心房細動のリズムである確率が、シーケンスセグメントが非心房細動のリズムである確率よりも相対的に大きいと決定されると、前記シーケンスセグメントが心房細動のリズムであると結論付けるステップと、シーケンスセグメントが非心房細動のリズムである確率が、シーケンスセグメントが心房細動のリズムである確率よりも相対的に大きいと決定されると、前記シーケンスセグメントが非心房細動のリズムであると結論付けるステップとをさらに含む、付記項１〜１３に記載の方法。
【００４１】
付記項１５：少なくとも１つのコンピュータデバイスと選択的に通信し、ならびに少なくとも１つの拍動検出器により捕捉され、少なくとも１つのコンピュータデバイスにより処理され、かつ少なくとも１つの分類器により解析されたデータを記憶するように構成された、少なくとも１つのデータ記憶装置を実行するステップをさらに含む、付記項１〜１４に記載の方法。
【００４２】
付記項１６：ユーザーが身につけたウェアラブルデバイスに少なくとも１つの拍動検出器を配置するステップをさらに含む、付記項１〜１５に記載の方法。
【００４３】
付記項１７：前記少なくとも１つの拍動検出器を配置するステップが、前記ユーザーが身につけたウェアラブルデバイスに少なくとも１つの心電図の装置を配置するステップをさらに含む、付記項１〜１６に記載の方法。
【００４４】
付記項１８：ユーザーの心房細動の兆候を解析および同定するための方法であって、前記方法が、
少なくとも１つの拍動検出器により捕捉された前記ユーザーの心臓の活動に関連する少なくとも１つの生体信号を少なくとも１つのコンピュータデバイスに送信するステップと、
前記生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれを一義的な反復可能ポイントで表すステップと、
前記生体信号の前記少なくとも１つの拍動のそれぞれと直前の拍動との間の拍動間隔（ｉｎｔｅｒｂｅａｔ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）を計算するステップと、
前記生体信号の連続する拍動間隔からなる少なくとも１つの拍動間隔シーケンスを作成するステップと、
前記拍動間隔シーケンスの連続する拍動間隔からなる既定の時間的長さの複数の有限のシーケンスセグメントに前記拍動間隔シーケンスを分割するステップと
各シーケンスセグメントにおいて、
前記シーケンスセグメントの少なくとも１つの拍動間隔のそれぞれと直前の拍動間隔との間の拍動間隔の差異を計算するステップと、
３つの連続した拍動間隔の差異の無関係性を前記散布図上のプロットポイントとして暗号化するステップと、
前記散布図の各特定の領域にプロットされたプロットポイントの量を表すヒストグラムを作成することにより前記散布図を暗号化するステップであって、前記ヒストグラムが、既定の数のビンを含み、各ビンが既定のビンの幅を有する、ステップと、
前記散布図のプロットポイントの合計で各ビンのビンカウントを除算することにより、前記ヒストグラムを正規化するステップと、
少なくとも１つのコンピュータデバイスと選択的に通信する少なくとも１つの分類器に前記正規化したヒストグラムを送信するステップと、
前記分類器を介して、前記シーケンスセグメントが心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を決定するステップと
を含む、方法。
【００４５】
付記項１９：ユーザーの心房細動の兆候を解析および同定するための心房細動検出システムであって、少なくとも１つの拍動検出器により捕捉されたユーザーの心臓の活動に関連する少なくとも１つの生体信号を受信および処理し、その後、生体信号が心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を決定するように構成された少なくとも１つの分類器に、前記処理した少なくとも１つの生体信号を送信するように構成された、少なくとも１つのコンピュータデバイスを含み、少なくとも１つの拍動検出器から少なくとも１つの生体信号を受信すると、前記少なくとも１つのコンピュータデバイスが、生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれを一義的な反復可能ポイントで表し、生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれと直前の拍動との間の拍動間隔を計算し、生体信号の連続する拍動間隔からなる少なくとも１つの拍動間隔シーケンスを作成し、拍動間隔シーケンスの連続する拍動間隔からなる既定の時間的長さの複数の有限のシーケンスセグメントに、前記拍動間隔シーケンスを分割するように構成されており、各シーケンスセグメントに関して、前記拍動間隔シーケンスに関連するデータの分散を表す散布図を作成することにより前記シーケンスセグメントを暗号化し、前記散布図の各特定の領域にプロットされたプロットポイントの量を表すヒストグラムを作成することにより前記散布図を暗号化し、前記散布図のプロットポイントの合計で各ビンのビンカウントを除算することにより前記ヒストグラムを正規化し、前記少なくとも１つのコンピュータデバイスと選択的に通信する少なくとも１つの分類器に、正規化したヒストグラムを送信し、およびシーケンスセグメントが心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を、前記分類器を介して決定するようにさらに構成されている、心房細動検出システム。
【００４６】
付記項２０：生体信号の少なくとも１つの拍動のそれぞれを一義的な反復可能ポイントで表しつつ、前記コンピュータデバイスが、前記生体信号の中で導関数の絶対最大値を有するポイントのうちの１つを選択するようさらに構成されている、付記項１９に記載の心房細動検出システム。
【００４７】
付記項２１：前記シーケンスセグメントがそれぞれ、３０秒の長さを有する、付記項１９〜２０に記載の心房細動検出システム。
【００４８】
付記項２２：前記散布図が２次元の散布図である、付記項１９〜２１に記載の心房細動システム。
【００４９】
付記項２３：前記コンピュータデバイスが、前記シーケンスセグメントの少なくとも１つの拍動間隔それぞれと直前の拍動間隔との間の拍動間隔の差異を計算し、３つの連続する拍動間隔の差異の無関係性を前記散布図上のプロットポイントとして暗号化するようにさらに構成されている、付記項１９〜２２に記載の心房細動検出システム。
【００５０】
付記項２４：前記２次元の散布図がローレンツプロットである、付記項１９〜２３に記載の心房細動検出システム。
【００５１】
付記項２５：前記ヒストグラムが２次元のヒストグラムである、付記項１９〜２４に記載の心房細動検出システム。
【００５２】
付記項２６：前記ヒストグラムが３次元のヒストグラムである、付記項１９〜２５に記載の心房細動検出システム。
【００５３】
付記項２７：前記ヒストグラムが、既定の数のビンを含み、前記ビンがそれぞれ既定のビンの幅を有する、付記項１９〜２６に記載の心房細動検出システム。
【００５４】
付記項２８：前記ヒストグラムが４９個のビンを含み、各ビンが、１５０ミリ秒のビンの幅を有する、付記項１９〜２７に記載の心房細動検出システム。
【００５５】
付記項２９：前記ヒストグラムのビンがマトリックスに配置されている、付記項１９〜２８に記載の心房細動検出システム。
【００５６】
付記項３０：前記ヒストグラムのビンがアレイに配置されている、付記項１９〜２９に記載の心房細動検出システム。
【００５７】
付記項３１：前記少なくとも１つの分類器が、前記正規化したヒストグラムを解析するために訓練された人工ニューラルネットワークである、付記項１９〜３０に記載の心房細動検出システム。
【００５８】
付記項３２：前記人工ニューラルネットワークが、前記分類器の性能を最適化するため、正規化線形ユニットの隠れネットワーク、出力ニューロン用のソフトマックス活性化関数、ならびにドロップアウトおよび重み上限の正規化を使用する、付記項１９〜３１に記載の心房細動検出システム。
【００５９】
付記項３３：シーケンスセグメントが心房細動のリズムまたは非心房細動のリズムである確率を、分類器を介して決定しつつ、前記コンピュータデバイスが、前記分類器により、シーケンスセグメントが心房細動のリズムである確率が、シーケンスセグメントが非心房細動のリズムである確率よりも相対的に大きいと決定されると、前記シーケンスセグメントが心房細動のリズムであると結論づけ、シーケンスセグメントが非心房細動のリズムである確率が、シーケンスセグメントが心房細動のリズムである確率よりも相対的に大きいと決定されると、前記シーケンスセグメントが非心房細動のリズムであると結論付けるようにさらに構成されている、付記項１９〜３２に記載の心房細動検出システム。
【００６０】
付記項３４：少なくとも１つのコンピュータデバイスと選択的に通信し、ならびに少なくとも１つの拍動検出器により捕捉され、少なくとも１つのコンピュータデバイスにより処理され、かつ少なくとも１つの分類器により解析されたデータを記憶するように構成された少なくとも１つのデータ記憶装置をさらに含む、付記項１９〜３３に記載の心房細動検出システム。
【００６１】
付記項３５：前記少なくとも１つの拍動検出器が心電図の装置である、付記項１９〜３４に記載の心房細動検出システム。
【００６２】
付記項３６：前記少なくとも１つの拍動検出器が、前記ユーザーが身につけたウェアラブルデバイスに配置可能である、付記項１９〜３５に記載の心房細動検出システム。
【００６３】
最後に、本明細書中示され記載されている本発明の例示的な実施形態に関して、心房細動検出システムおよび関連する使用方法は、心房細動の兆候を解析および同定するように開示および構成されていることが理解されている。本発明の原則は、示されおよび記載される構成を超える多数の構成で実施されてもよいため、本発明は例示的な実施形態により全く限定されないが、概して心房細動検出システムを目的とするものであり、本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく行うことができる多くの形態をとることができることが理解されている。同様に、本発明は、開示される構築物の特定の配置および材料に限定されないが、代わりに、本発明の趣旨および範囲を逸脱することのない現在既知またはその後開発された他の機能的に比較可能な構造または材料を必要とし得ることが、当業者に理解されている。
【００６４】
本発明の特定の実施形態が本明細書中に記載されており、これは本発明者（ら）に既知の本発明を実行するためのベストモードを含む。当然、これらの実施形態に関する変更は、上述の説明を読むことにより当業者に明らかとなる。本発明者（ら）は、当業者が適宜このような変動を使用することを予測しており、本発明者（ら）は、本明細書中特に記載したものとは異なるように本発明が実施されることを意図している。よって本発明は、適用可能な法律により容認される限りは、本明細書中に添付される特許請求の範囲において列挙された主題のすべての変形および均等物を含む。さらに、起こり得る全ての変化形における上述の実施形態のいずれかの組み合わせは、本明細書中特段他の意味を示さない限り、または文脈と明らかに矛盾しない限り、包有されている。
【００６５】
本発明の代替的な実施形態、要素、またはステップのグループ分けは、限定すると解釈すべきではない。各グループの構成員は、個々に、または本明細書中開示される他のグループの構成員とのいずれかの組み合わせを意味する、または特許請求され得る。あるグループの１つまたは複数の構成員は、簡便性および／または特許性の理由により、あるグループに含まれてもよく、またはグループから削除されてもよいことが予測されている。このようないずれかの包有または削除が起こる場合、本明細書は、修正されたグループを含むものとし、よって添付の特許請求の範囲に使用されるすべてのマーカッシュ群の記載を満たすものとする。
【００６６】
特段他の記載がない限り、本明細書および特許請求の範囲に使用される特徴、項目、量、パラメータ、特性、用語などを表現するすべての数は、すべての例で用語「約」により修飾されるものと理解されている。本明細書中使用されるように、用語「約」は、よって、定量化された特徴、項目、量、パラメータ、特性、または用語が、記載した特徴、項目、量、パラメータ、特性、または用語の上下±１０パーセントの範囲を含むことを意味する。よって、矛盾する記載がない限り、本明細書および添付の特許請求の範囲に記載される数字のパラメータは、変動し得る近似値である。特許請求の範囲への均等論の教義の適用を限定する試みとしてではなく、最低限、各数字表記は、少なくとも、報告された有意な桁数に照らして、通常行う技術を使用することにより解釈すべきである。本発明の広い範囲に記載される数字の範囲および値が近似値であるにもかかわらず、特定の実施例に記載される数字の範囲および値は可能な限り正確に報告している。しかしながら、いずれかの数字の範囲または値は、必然的にそれぞれの試験の測定値から見いだされる標準偏差に起因する特定の誤差を本質的に含んでいる。本明細書中の数字の範囲の値の記載は、単に、この範囲内の別々の数値それぞれを個々に意味する簡潔な方法として役立つように意図されている。本明細書中特段記載されない限り、数字の範囲の個々の値は、それぞれ、本明細書中個々に記載されているかのように本明細書に組み込まれている。
【００６７】
実施形態または実施形態の態様に関連する用語「ｍａｙ」または「ｃａｎ」の使用は、代替的な意味の「ｍａｙ  ｎｏｔ」または「ｃａｎ  ｎｏｔ」の意味をも含む。このように、一実施形態または一実施形態の一態様が本発明の主題の一部として含まれてもよく、または含まれ得ると開示している場合、否定的な限定または排他的な条件も明確に意味しており、一実施形態または一実施形態の一態様が、本発明の主題の一部として含まれていなくてもよく、含まれ得ないことを意味する。同様に、実施形態または実施形態の態様に関連する用語「任意に」の使用は、このような実施形態または実施形態の態様が、本発明の主題の一部として含まれていてもよく、または本発明主題の一部として含まれていなくてもよいことを意味している。このような否定的な限定または排他的な条件が使用されるかどうかは、否定的な限定または排他的な条件が、請求される主題に列挙されているかどうかに基づくものである。
【００６８】
本発明を説明する文脈（特に以下の特許請求の範囲の文脈）で使用される用語「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」および同様の表現は、本明細書中特段他の意味を表さない限り、または文脈と明らかに矛盾していない限り、単数形および複数形の両方を包有すると解釈される。さらに、特定の要素に関する「第１の」、「第２の」、「第３の」などの順序の指示語は、要素間を区別するために使用されており、必要とされるまたは限定された数の要素を表すまたは示唆するものではなく、特段他の記載がない限り、このような要素の特定の位置または順序を表すものではない。本明細書中記載されるすべての方法は、本明細書中特段他の記載がない限り、または文脈と明確に矛盾しない限り、任意の適切な順序で行うことができる。本明細書中提供されるあらゆる例または例示的な言語（たとえば「など」）の使用は、単に、本発明をより良好に例示することを意図しており、請求される本発明の範囲に異なるように限定を課すものではない。本明細書中のいかなる言語も、本発明の実施に重要な請求されていないいかなる要素も示すと解釈すべきではない。
【００６９】
特許請求の範囲に使用される場合、提出通りまたは補正を通して追加されるかどうかに関わらず、制限がない移行句「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」（併せて「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「含む（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」、および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」などの同等の制限がない移行句）は、明白に列挙されたすべての要素、限定、ステップ、および／または特徴を、単独、または列挙されていない主題と組み合わせて包有する；名前を挙げた要素、限定、および／または特徴は重要ではあるが、他の名前を挙げていない要素、限定、および／または特徴を追加してもよく、それでもなお特許請求の範囲内で構築物をさらに形成する。本明細書中開示される特定の実施形態は、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」に代わり、またはこれの補正として、制限のある移行句「〜からなる」または「〜から本質的になる」を使用して、特許請求の範囲でさらに限定されてもよい。特許請求の範囲に使用される場合、提出通りまたは補正を通して追加されるかどうかに関わらず、制限のある移行句「〜からなる」は、特許請求の範囲に明記されていない要素、限定、ステップ、または特徴を排除する。制限のある移行句「〜から本質的になる」は、特許請求の範囲を、明白に列挙された要素、限定、ステップ、および／または特徴、ならびに特許請求される主題の基本的かつ新規な特徴に実質的に影響しない他のいずれかの要素、限定、ステップ、および／または特徴に限定する。よって、制限のない移行句「〜を含む」の意味は、具体的に列挙された要素、限定、ステップ、および／または特徴、ならびに何等かの任意の追加的な特定されていないものを、すべて含むと定義されている。制限のある移行句「〜からなる」の意味は、特許請求の範囲に具体的に列挙されている要素、限定、ステップ、および／または特徴のみを含むと定義され、制限のある移行句「〜から本質的になる」の意味は、特許請求の範囲に具体的に列挙されている要素、限定、ステップ、および／または特徴、ならびに、請求される主題の基本的かつ新規の特徴に実質的に影響しない要素、限定、ステップ、および／または特徴のみを含むと定義されている。よって、制限のない移行句「〜を含む」（併せてこれと均等な制限のない移行句の文言）は、制限のある移行句「〜からなる」または「〜から本質的になる」により特定された請求される主題を、限定例としてこの制限のない意味の中に含む。よって、「〜を含む」との文言と共に本明細書中記載または請求される実施形態は、「〜から本質的になる」または「〜からなる」との文言に関して、本明細書中で明白にまたは本質的に明確に記載されており、可能であり、および支持されている。
【００７０】
本明細書で参照および同定されたすべての特許、特許公報、および他の刊行物は、たとえば本発明に関連して使用され得る当該刊行物に記載される組成物および方法を説明かつ開示する目的のため、個々にかつ明らかにこれら全体が参照として援用されている。これら刊行物は、単に、本出願の出願日より前に開示されているため提供されている。これに関して、本発明者らが従来の発明の効力または他のいずれかの理由により当該開示に先行する権利はないと承認したと解釈すべきではない。これまでのすべての声明またはこれら文書の内容に関する表明は、出願人にとって利用可能な情報に準拠しており、これら文書の日付または内容の正確性に関する承認を構成するものではない。
【００７１】
論理コード、プログラム、モジュール、プロセス、方法、および各方法のそれぞれの要素が行われる順序は、純粋に例示であることを理解すべきである。実施に応じて、本開示で特段他の記載がない限り、これらは任意の順序でまたは並行して行われてもよい。さらに、論理コードは、何等かの特定のプログラミング言語に関連しておらず、または限定されておらず、分散環境、非分散環境、またはマルチプロセッシングの環境で１つまたは複数のプロセッサで実行する１つまたは複数のモジュールを含んでもよい。
【００７２】
上述の方法は、集積回路のチップの製作に使用されてもよい。結果として得られる集積回路のチップは、処理前ウェーハの形態（すなわち複数のパッケージ化されていないチップを有する単一のウェーハとしての形態）、ベアダイとして、またはパッケージ化された形態で、ファブリケータにより分配され得る。後者の場合、チップは単一のチップのパッケージ（マザーボードまたは他の高レベルのキャリアに固定されているリードを備えたプラスチックのキャリアなど）、またはマルチチップのパッケージ（相互接続または埋め込み型相互接続（ｂｕｒｉｅｄ  ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）のいずれかまたは両方を有するセラミックキャリア）に搭載されている。いずれの場合でも、チップは、他のチップ、個別の回路の部品、および／または、（ａ）マザーボードなどの中間製品または（ｂ）最終製品の一部としての他のシグナル処理デバイスと一体化している。最終製品は、おもちゃおよび他の低価格のアプリケーションから、ディスプレイ、キーボードまたは他の入力デバイス、および中央処理装置を有する最新のコンピュータ製品までの範囲の、統合回路チップを含む任意の製品とすることができる。
【００７３】
本発明の態様を、少なくとも１つの例示的な実施形態を参照して説明してきたが、本発明はこれらに限定されないことを当業者は明確に理解するものである。より正確に述べると、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲と連動してのみ解釈されるべきであり、本発明者（ら）が請求される対象が発明であると明確に信じていることは、本明細書中で明らかにされている。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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